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本申请公开了分割语法和语义的注意力增强的全相关变分自编码器,涉及人工智能,尤其涉及NLP领域。本文中描述了被称为全相关变分自编码器(TC_VAE)的框架的实施方式,其通过利用KL差异的全相关惩罚来解缠语法和语义。分解变分自编码器的损失中的一个或多个库尔贝克‑莱不勒(KL)发散项,从而可以分离生成的隐藏变量。TC_VAE框架的实施方式用于语义相似性任务和语法相似性任务的检查。实验结果表明,与现有技术(SOTA)相比,在相同的数据集上,在相似的设置下,在语法表示和语义表示之间实现了更好的解缠。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112861514 A
(43)申请公布日 2021.05.28
(21)申请号 202110274407.3
(22)申请日 2021.03.15
(30)优先权数据
16/926,52
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